CAJ | 학술논문

采用非支配基因算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, NSGA-II)对模拟移动床反应器(Simulated Moving Bed Reactor, SMBR)中合成乙酸甲酯(MeOAc)过程进行了多目标优化.所考虑的优化问题包括:(a) MeOAc产率和纯度同时最大化;(b)产率最大化和洗脱剂用量最小化;(c)产率、纯度的最大化和洗脱剂用量最小化.以MeOAc产率和纯度最大化为目标,确定了5柱SMBR最优的各区柱数分布和乙酸进料摩尔分率.此外,还研究了转化率限制和洗脱液流量对多目标优化非劣解(Pareto optimal solutions)的影响.提出并验证了一种SMBR设计和优化的通用方法.
채용비지배기인산법(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, NSGA-II)대모의이동상반응기(Simulated Moving Bed Reactor, SMBR)중합성을산갑지(MeOAc)과정진행료다목표우화.소고필적우화문제포괄:(a) MeOAc산솔화순도동시최대화;(b)산솔최대화화세탈제용량최소화;(c)산솔、순도적최대화화세탈제용량최소화.이MeOAc산솔화순도최대화위목표,학정료5주SMBR최우적각구주수분포화을산진료마이분솔.차외,환연구료전화솔한제화세탈액류량대다목표우화비렬해(Pareto optimal solutions)적영향.제출병험증료일충SMBR설계화우화적통용방법.